본 연구에서는 세종시 포장도로 구간을 대상으로 모바일매핑시스템(MMS)과 딥러닝 균열 감지시스템을 활용한 도로포장 모니터링 방안을 제시하고 경제성 분석을 통한 최적 유지보수 공법을 제시하였다. 나아가, 기존 대부분의 연구에서는 도로포장 조사 차량에 의해 취득된 데이터를 활용한 사례가 대부분이었으나 본 연구에서는 직접 모니터링 조사를 통해 취득한 도로 포장 상태등급을 기준으로 경제성 분석을 실시하였다. 도로포장 상태 모니터링 결과 일반국도, 시도, 지방도의 순서대로 도로포장 상태가 양호한 것을 확인하였다. 또한 포장파손모델을 활용한 경제성 분석 결과, 예방적 유지보수공법인 마이크로서페이싱 공법을 적용하는 것이 유지보수비용과 이용자 편익 측면에서 가장 경제적인 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 지자체의 기반시설 관리계획 수립을 위한 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
Purpose: In this study, the lifetime distribution of a k-out-of-n system with heterogeneous components is suggested as Markov model, and the time-to-failure (TTF) distribution of each component is considered as phase-type distribution (PHD). Furthermore, based on the model, a redundancy allocation problem with a mix of components (RAPMC) is proposed. Methods: The lifetime distribution model for the system is formulated by the structured Markov chain. From the model, the various information on the system lifetime can be ascertained by the matrix-analytic (or-geometric) method. Conclusion: By the generalization of TTF distribution (PHD) and the consideration of heterogeneous components, the lifetime distribution model can delineate many real systems and be exploited for developing system operation policies such as preventive maintenance, warranty. Moreover, the effectiveness of the proposed RAPMC is verified by numerical experiments. That is, under the equivalent design conditions, it presented a system with higher reliability than RAP without component mixing (RAPCM).
Education facilities have much affect to make a good condition for the learning environment. Therefore, various approaches have been conducted to improve the physical, social and educational achievement. Especially, the physical aspect is very important to get rid of the building defect and improve the student their learning environment. For these, it needs to explain the performance and function of components and materials, which is linked with the deterioration degree. The deterioration degree is a imperative factor to make a decision whether the component would be repaired or not and to provide the repair scope of its component. In this paper, it aimed at making the deterioration degree model of roof proof under the hypothesis of which deterioration degree would be equal the repair cost at this time. Results of the study are shown that first, the $3^{rd}$ function is most proper to explain the deterioration degree model among 11 functions in view of resulted statistics. Second, the inflection of deterioration is shown at 15yr of the elementary school and 13yr of the middle and high school. This study has a limit of disclassification of the component or materials and it is, therefore, favorable to include the classification of waterproof material and work. These results would make a change from the breakdown maintenance to preventive maintenance and give a decent the learning environment for student.
LonWorks/IP VDN은 LonWorks 디바이스 네트워크와 IP(데이터) 네트워크와의 통합네트워크로 산업현장에 대한 유비쿼터스 접근을 제공하여 설비에 대한 예지 및 예방보전을 가능하게 한다. 산업현장에 대한 예지 및 예방보전을 위한 실시간 분산제어 환경에서 즉각적인 응답은 필수불가결한 요소이다. LonWorks/IP 가상 디바이스 네트워크(VDN) 상에서 불확실한 시간지연은 산업현장에 대한 실시간 예지 및 예방보전을 위해 분산 제어를 수행할 때 시스템의 안정성과 성능을 악화시킨다. 따라서 네트워킹 된 분산제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 개선하기 위해서는 시간에 따라 가변적인 불확실한 시간지연을 보상할 필요가 있다. 본 논문에서는 LonWorks/IP VDN와 같은 분산제어 환경 하에서 서보 제어를 수행하는 경우에 외란관측기와 위상지연 보상기로 ZPETC(Zero Phase Error Tracking Controller)를 도입한 제어구조가 제시되고 컴퓨터 모의실험이 수행된다. 제안된 제어기의 성능은 컴퓨터 모의실험을 통하여 외란관측기를 도입한 Smith 예측기 기반의 내부모델제어기(IMC)의 제어결과와 비교 제시된다. 제안된 제어기는 외란과 잡음에 강인한 특성을 가지며, 주기적인 신호에 대한 추종성능을 상당히 개선시키므로 가변적인 시간지연을 갖는 LonWorks/IP VDN 상에서 주기적인 작업 수행에 필요한 분산 서보제어에 매우 적합하다.
무기체계는 기술의 발달로 인하여 급속도로 발전하고 있다. 이러한 발전덕분에 과거 무기체계에서 보지 못했던 고가의 첨단 전자장비들이 포함된 무기체계가 등장하게 되었다. 더불어, 고도의 기술이 적용된 무기체계의 운영 및 유지보수를 위한 장비유지예산 또한 증가되고 있다. 그러나 장비유지예산은 장비자산대비 그 비율이 감소추세에 있어, 효율적인 무기체계 운영에 어려움이 초래되고 있다. 이처럼 고비용 환경이 되고 있는 국방경영 및 감소되고 있는 장비유지예산을 고려하는 연구가 필요하다. 본 연구는 무기체계를 운영 및 유지보수 하는데 필요한 정비장비에 초점을 두고 있다. 최신 무기체계는 계측장비와 같은 정비장비를 활용하여 무기체계의 정렬 및 검교정 절차를 수행 후, 적정한 무기 성능이 유효하다고 볼 수 있다. 이러한 계측장비는 주기적으로 업체 외주정비(검교정 절차)를 하여 계측장비 자체의 정렬 및 상태 이상 유무를 확인해야 한다. 일반적으로 계측장비는 신뢰성이 입증된 해외업체의 계측장비를 구매하게 되고, 이러한 계측장비는 주기적으로 해외 외주정비를 받을 수밖에 없게 된다. 즉, 정비장비가 해외 외주정비를 진행하는 동안, 해당 무기체계는 성능에 대해 신뢰할 수 없으며 불가용 상태라고 볼 수 있다. 본 연구의 목적은 정비장비의 해외 외주정비로 인해 발생하는 무기체계의 손실비용과 정비장비의 구매 비용을 비교하여, 적절한 정비장비의 구매 대수를 제시하고자 한다. 본 연구의 결과가 효율적 작전 수행 보장에 기여할 것으로 판단되며, 전력 공백 문제를 해결 가능한 방안이 될 것이다.
MD Saiful Islam;Mi-Jin Kim;Kyo-Mun Ku;Hyo-Young Kim;Kihyun Kim
마이크로전자및패키징학회지
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제31권2호
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pp.45-53
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2024
The maintenance of semiconductor equipment is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. System management is imperative given the anticipated increase in the capacity and complexity of industrial equipment. Ensuring optimal operation of manufacturing processes is essential to maintaining a steady supply of numerous parts. Particularly, monitoring the status of substrate transfer robots, which play a central role in these processes, is crucial. Diagnosing failures of their major components is vital for preventive maintenance. Fault diagnosis methods can be broadly categorized into physics-based and data-driven approaches. This study focuses on data-driven fault diagnosis methods due to the limitations of physics-based approaches. We propose a methodology for data acquisition and preprocessing for robot fault diagnosis. Data is gathered from vibration sensors, and the data preprocessing method is applied to the vibration signals. Subsequently, the dataset is trained using Gradient Tree-based XGBoost machine learning classification algorithms. The effectiveness of the proposed model is validated through performance evaluation metrics, including accuracy, F1 score, and confusion matrix. The XGBoost classifiers achieve an accuracy of approximately 92.76% and an equivalent F1 score. ROC curves indicate exceptional performance in class discrimination, with 100% discrimination for the normal class and 98% discrimination for abnormal classes.
도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 열화 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로포장 열화예측 모델 개발을 위해 딥러닝 모델 중 가장 보편적으로 많이 사용하는 심층신경망(DNN)과 시계열 데이터 분석에 강점을 가진 순환신경망(RNN)을 사용하였으며, 두 개의 모델의 성능을 비교 분석하여 우수한 모델을 제안하였다. RNN의 Vanishing Gradient Problem을 해결하기 위해 좀 더 복잡한 형태의 RNN구조인 LSTM(Long short-term memory circuits)을 사용하였다. 학습 결과, RNN-LSTM 모델의 RMSE 값이 0.102로 DNN모델보다 낮아 성능이 더 우수하였다. 또한, 대상구간의 시간경과별 평균 도로포장 상태 예측치와 실제 도로포장 상태 실측치의 비교를 통해 RNN-LSTM 모델의 높은 정확도를 검증하였다. 따라서 향후 고속도로 콘크리트 포장의 유지관리 계획 수립시 유지보수 수요 추정을 위한 열화 예측 모델로는 DNN 모델보다 시계열 분석에 강한 RNN-LSTM의 모델을 제안한다.
In this study, based on Weibull proportional age reduction model and age replacement policy, we analyze economic life of cutting tool which allows re-grinding. Re-grinding task, usually for high-priced machining tools(e.g., broaching tool), is a kind of preventive maintenance activities to extend tool life at the completion of a lot production. The numerical results are also presented. Among the parameters of Weibull proportional age reduction model, the re-grinding effect parameter and Weibull shape parameter have a strong effect on economic tool life, and in the cost parameters, shortage cost is most sensitive. With further study on the parameter estimation of tool life process and cost function, this study can be expected to give more practical contribution to management of general machining tools.
산악지형이 많은 우리나라는 1970년대 이후 급속한 경제발전과 함께 수많은 터널이 건설되어 왔으나 터널의 필요성에 대한 인식에 비해 터널의 유지관리에 대한 관심은 부족한 상태이다. 국내 터널의 유지관리체계는 점검 후 이상이 발견 되었을 때 대처하는 대응적 유지관리 체계로서, 앞으로 노후화 터널이 급격히 증가하면서 각 기관들의 제한된 예산의 범위와 인력으로는 일일이 대응하기 어려워질 것이다. 따라서 본 연구에서는 터널의 유지관리를 전략적이고 장기적인 관점에서의 예방적인 관리 체계로 변환시키기 위한 LCCA(Life Cycle Cost Analysis)기반 터널 자산관리 시스템의 필요성과 개발방향에 대한 프레임웍을 제시하고자 한다. 국외 선진국의 사회기반시설물에 대한 자산관리 수행사례를 살펴보고 국내 터널관리에서의 자산관리기법의 필요성을 분석하였다. 또한, 터널 자산관리에서 경제적, 공학적의 정량적 의사결정 기법인 LCCA 모델을 적용하여 자산관리모델이 개발되기 위한 구체적인 발전방향을 제시하고 이를 시스템화하기 위한 연구개발 프레임웍을 설계하였다.
Accurate midterm load forecasting is essential to preventive maintenance programs and reliable demand supply programs. This paper describes a midterm load forecasting method using autoregressive integrated moving average (ARIMA) model which has been widely used in time series forecasting due to its accuracy and predictability. The various ARIMA models are examined in order to find the optimal model having minimum error of the midterm load forecasting. The proposed method is applied to forecast 104-week load pattern using the historical data in Korea. The effectiveness of the proposed method is evaluated by forecasting 104-week load from 2011 to 2012 by using historical data from 2002 to 2010.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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